FlashAttention算法详解
这篇文章的目的是详细的解释Flash Attention,它无需任何近似即可加速注意力计算并减少内存占用
【深入探究人工智能】：常见机器学习算法总结
本篇文章对一些常见的机器学习算法做了归纳总结
PHP substr()函数详解，PHP截取字符串。
substr() 可以「截取」字符串。
openai模型个性化训练Embedding和fine-tuning区别
现在基于自然语言和文档进行对话的背后都是使用的基于嵌入的向量搜索。OpenAI在这方面做的很好，它的Cookbook(github.com/openai/openai-cookbook)上有很多案例，最近他们对文档做了一些更新。GPT擅长回答问题，但是只能回答它以前被训练过的问题，如果是没有训练过的
【AIGC】2、扩散模型 | 到底什么是扩散模型?
本文简单介绍扩散模型
知识图谱入门：使用Python创建知识图，分析并训练嵌入模型
本文中我们将解释如何构建KG、分析它以及创建嵌入模型。
点到直线垂足坐标的计算
假设空间某点O的坐标为（Xo, Yo, Zo）,空间某条直线上两点A和B的坐标为：(X1, Y1, Z1),(X2, Y2, Z2),设点O在直线AB上的垂足为点N，坐标为(Xn, Yn, Zn)。由向量垂直关系，两个向量如果垂直，那么两个向量的点积（点乘，向量积）则为0，可得出。把（4）式代入（3
Google开源了可视化编程框架Visual Blocks for ML
Visual Blocks for ML是一个由Google开发的开源可视化编程框架。它使你能够在易于使用的无代码图形编辑器中创建ML管道。
Hugging Face中的Accelerate：让训练速度飞起来
Hugging Face是人工智能领域中一个非常受欢迎的开源工具库，提供了许多方便的自然语言处理和深度学习模型，如BERT、GPT-3等。其中，Accelerate是Hugging Face中非常有用的一个工具，它可以大幅提高模型的训练速度。本文将详细介绍Accelerate的原理、用法以及代码实现
MoveNet流程解析
第三步：根据粗略的关键点信息，构造一个以这个关键点坐标为中心生成一个权重矩阵，直接以等差数列0-47（47的原因是当关键点信息在边界时能够覆盖整个特征图（48*28）），中心点最小为0，往外依次递增的权重系数矩阵。原因：如果Heatmap中这个关键点与粗略关键点最靠近，说明这个关键点就属于最靠近图像
刚刚！ChatGPT-5发布时间定了，这一次将重新彻底引爆
比如第一次工业革命，蒸汽机的出现改变了传统的农耕社会，英国率先抓住先机，应用蒸汽机建设工厂，虽然出现了“羊吃人”的情况，但最终因为社会生产力整体提升一跃成为全球最强国家。曾经我在移动时代到来之际犹豫了一年，结果导致入局晚了，没有什么大的成就。ChatGPT引爆的是一轮新的科技革命：AI技术革命，了解
切比雪夫（Chebyshev）不等式
标准化设随机变量x具有数学期望E(x)=μE(x) = \muE(x)=μ，方差D(x)=σ2D(x) = \sigma^{2}D(x)=σ2。记X∗=X−μσX^{* } =\frac{X-\mu }{\sigma }X∗=σX−μ, 则X*的期望和方差为：E(X∗)=1σE(X−μ)=1σ[E
马修斯相关系数MCC简介
在评估机器学习模型的性能时，F1score都被首选指标。在本文中，我们将介绍一个值得更多关注和认可的替代度量:马修斯相关系数(MCC)。
10、CLASSIFIER-FREE DIFFUSION GUIDANCE
CLASSIFIER-FREE DIFFUSION GUIDANCE
遗传算法(GA)优化的BP神经网络实现回归预测——附代码
遗传算法(GeneticAlgorithm，GA)的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法，大体意思是生物是朝着好的方向进化的，在进化的过程中会自动选择优良基因淘汰劣等基因。但是需要说明的是这种随机化操作选择操作方法和传统的随机搜索方法是不同的，GA进行的是高效有向的搜索而一般的随机搜索每次操作都是
多目标粒子群算法求解帕累托前沿Pareto，Pareto的原理，测试函数100种求解之21
在目标优化过程种，很多时候都两个或者多个目标，并且目标函数不能同时达到最优，鱼与熊掌不可兼得，这个时候可以通过求解帕累托前沿，来寻找支配解集，本文通过MOPSO多目标粒子群算法秋季帕累托前沿
ChatGPT基础知识系列之Prompt
先在大规模语料上进行预训练，然后再在某个下游任务上进行微调，如BERT、T5；：先选择某个通用的大规模预训练模型，然后为具体的任务生成一个prompt模板以适应大模型进行微调，如GPT-3；：仍然在预训练语言模型的基础上，先在多个已知任务上进行微调（通过自然语言的形式），然后再推理某个新任务上进行z
皮尔逊相关系数及假设检验
（1）显著水平,就是P值,这是首要的,因为如果不显著,相关系数再高也没用,可能只是因为偶然因素引起的,那么多少才算显著,一般p值小于0.05就是显著了；例如p值=0.001,就是很高的显著水平了,只要显著,就可以下结论说：拒绝原假设无关,两组数据显著相关也说两者间确实有明显关系.通常需要p值小于0.
概率论与数理统计（3）--指数分布函数及其期望、方差
指数分布函数及其性质整理
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